## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 7 No. 2 Agustus 2021

## Optimasi Deep Learning untuk Prediksi Saham di Masa Pandemi Covid-19
Widi Hastomo #1 , Adhitio Satyo Bayangkari Karno *2 , Nawang Kalbuana +3 , Ervina Nisfiani -4 , Lussiana ETP -5
# Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, ITB Ahmad Dahlan Jl. Ir. H. Juanda No. 77, Cirendeu, Ciputat, Tangerang Selatan 15419
1 widie.has@gmail.com
* Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Jawa Barat 16424
2 adh1t10.2@gmail.com
+ Politeknik Penerbangan Indonesia Curug, Banten Jl. Raya PLP Curug, Serdang Wetan, Kec. Legok, Tangerang, Banten 15820
3 nawang.kalbuana@gmail.com
- Magister Teknologi Informasi, STMIK Jakarta STI&K Jl. BRI No.17 Radio Dalam, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan 12140 D.K.I. Jakarta
4 ervinanispiani@gmail.com
5 lussiana.ETP@gmail.com
Abstrak — Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi dengan menurunkan tingkat kesalahan prediksi dari 5  data  saham  blue  chip  di  Indonesia.  Dengan  cara mengkombinasikan  desain  4  hidden  layer  neural  nework menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Dari tiap data saham akan dihasilkan grafik rmse-epoch yang dapat menunjukan kombinasi layer dengan  akurasi  terbaik,  sebagai  berikut;  (a)  BBCA  dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE=1120,651, e=15), (b) BBRI  dengan  layer  LSTM-GRU-LSTM-GRU  (RMSE =110,331,  e=25),  (c)  INDF  dengan  layer  GRU-GRU-GRU- GRU (RMSE =156,297, e=35 ), (d) ASII dengan layer GRU- GRU-GRU-GRU (RMSE =134,551, e=20 ), (e) TLKM dengan layer  GRU-LSTM-GRU-LSTM  (RMSE  =71,658,  e=35  ). Tantangan dalam mengolah data Deep Learning (DL) adalah menentukan  nilai  parameter  epoch  untuk  menghasilkan prediksi akurasi yang tinggi.
Kata kunci — Covid-19, Deep Learning, LSTM, GRU

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  membentuk  ekonomi  pada  suatu  negara,  pasar modal  merupakan  salah  satu  komponen  yang  cukup penting,  banyak  instrumen  dapat  ditransaksikan  seperti obligasi, reksadana dan saham. Selain untuk mendapatkan dana  segar  yang  cepat  dari  masyarakat  luas,  pasar  modal memberikan  manfaat  pada  perusahaan,  diversifikasi portfolio  dan  likuiditas,  perubahan  modal  pemilik  dan pengakuan  investor,  yang  menjadi  alasan  kenapa perusahaan  melakukan  pemilihan  pada initial  public offering (IPO) [1].
Strategi  dalam  melakukan  investasi,  seorang  investor harus mampu menciptakan portofolio risiko yang kecil dan mendapatkan tingkat pengembalian yang tinggi. Di tengah masa  pandemi  covid-19  seperti  sekarang  ini  yang  tidak menentu,  berdampak  sangat  luas  pada  saham  [2], perekonomian  global  [3]  dan  tanah  air.  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  sempat  mengalami  valuasi terendah  dalam  dekade  ini,  pada  level  3.937  dikarenakan investor memberikan respon negatif [4].  Saham blue chip menjadi  unggulan  dalam  masa  pandemi,  karena  terbukti membukukan net buy yang cukup besar [5].
Dalam  menentukan  sebuah  kebijakan  yang  sangat krusial maka dibutuhkan sebuah metode untuk memprediksi harga saham. Closing price yang berfluktuatif dan  sensitifitas  yang  tinggi,  cukup  sulit  untuk  diprediksi secara  konvensional,  agar  investasi  dapat  diminimalisir risikonya.  Investor  biasanya  melakukan  analisis  secara fundamental  pada  bisnis  perusahaan  serta  menganalisa faktor  eksternal  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja perusahaan. Proses analisis seperti ini biasanya membutuhkan  waktu  cukup  lama  serta  membutuhkan analisa teknikal dan mandatory .
Selama  dekade  terakhir  ini,  algoritma  deep  learning telah banyak diimplementasikan dalam bidang financial [6], [7]. Penelitian yang dilakukan oleh Islam dan Hossain [8] memprediksi  pasar  valuta  asing  menggunakan  algoritma LSTM dan GRU, untuk validasi hasil menggunakan Mean Square  Error (MSE), Root  Mean  Square  Error (RMSE), Mean  Absolute  Error  (MAE)  dan  skor R-squared (R 2) . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Patel  et.all  [9]  prediksi cryptocurrencies menggunakan GRU dan LSTM, validasi
menggunakan  RMSE.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Appati  et,all  [10]  memprediksi  harga  saham  dengan  dua pendekatan yaitu LSTM dan GRU, validasi menggunakan MSE & MAE.
LSTM  mampu  menangani  kendala vanishing  gradient pada  saat  pelatihan  di Recurrent  Neural  Network (RNN), namun  LSTM  memiliki  kompleksitas  yang  cukup  tinggi dibandingkan dengan GRU. GRU memiliki 2 sigmoid dan 1 tanh,  sedangkan LSTM memiliki 3 sigmoid dan 2 tanh. Karena  kompleksitas  tersebut,  maka  secara  teori kemampuan  latih  GRU  lebih  cepat.  Namun  hal  ini  perlu dicoba  pada  data  yang  berfluktuatif  tinggi  seperti  data saham  blue  chip  Indonesia  agar  mendapatkan  hasil  yang optimal.
Penelitian ini akan menggabungkan dua algoritma deep learning  yaitu  LSTM  dan  GRU  untuk  mencari  optimasi karakteristik  epoch  dan  RMSE.  Tantangan  dalam mengolah  data  Deep  Learning  (DL)  yaitu  dengan menentukan nilai  parameter epoch yang diperlukan untuk menghasilkan prediksi akurasi tinggi [11]. Tindakan yang sering  dilakukan  selama  ini  adalah  dengan  melakukan coba-salah  ( try-error ),  mencoba  dan  mengulangi  dengan beberapa  nilai  epoch  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi yang diharapkan [12]. Tindakan ini sangat sulit dilakukan dengan 6 model layer, memerlukan waktu yang lama serta hasil prediksi yang kurang baik [12].
Untuk  mengatasi  hal  ini,  maka  dalam  penelitian  ini dibuat  suatu  program  iterasi  yang  menghasilkan  grafik yang  dapat  memperlihatkan  dan  menunjukan  secara numerik  epoch,    layer,  dan  RMSE  minimum,  sehingga memudahkan  investor  untuk  melakukan  proses  prediksi agar memperoleh hasil yang diinginkan. Dengan demikian perkiraan  nilai  epoch  yang  dipergunakan  dengan  RMSE yang minim, dapat lebih mudah dilaksanakan.
Dalam  penelitian  ini  akan  dipilih  5  dari  9  data  saham blue chip yang ada, dilakukan melalui proses korelasi untuk memperoleh  hubungan  yang  kuat  (korelasi  >=  5)  dipilih dan  dijadikan  sebagai  dataset.  Data  saham  tersebut  yaitu saham BBCA, BBRI, INDF, ASII, dan TLKM. Saham blue chip  dijadikan  obyek  karena  termasuk  kategori market leader dibidangnya, kapitalisasi pasar yang besar, mampu bertahan dalam kondisi pandemi covid-19 seperti sekarang ini,  hal  ini  dibuktikan  dengan net  buy yang  cukup  besar oleh pihak asing [5].
Beberapa  manfaat  dari  penelitian  ini  dengan  model arsitektur dan jumlah data tertentu, adalah:
• Menguji kemampuan model LSTM dan GRU dalam mengolah data saham blue chip Indonesia.
• Hasil  prediksi  yang  lebih  baik  dengan  nilai  RMSE yang minim.
• Mengkombinasikan hidden layer dengan menggunakan variasi kedua model LSTM dan GRU
• Mengetahui  karakteristik  epoch-rmse  untuk  setiap dataset,  sehingga  dapat  diperoleh  nilai  epoch  yang tepat untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
• Menggunaan  metode  korelasi  untuk  melihat  tingkat hubungan antar dua data saham.
• Menggunakan metode korelasi sebagai filter dari data mentah menjadi dataset.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Korelasi
Hasil  dari  pembuatan  program  korelasi  (menggunakan library  seaborn)  ditunjukan  secara  visual  dan  numerik dalam  bentuk  matrik  heatmap,  dengan  tampilan  warna menunjukan level  dari  nilai  korelasi  antara 2 data saham. Perhitungan korelasi menggunakan rumus korelasi Pearson [13], sebagai berikut :
𝑟 𝑥𝑖,𝑦 = 𝑛(Ʃ 𝑋𝑖𝑌) − (Ʃ𝑋𝑖)(Ʃ𝑌) √{𝑛(Ʃ𝑋 𝑖 2 ) − (Ʃ𝑋 𝑖 ) 2 }{n(Ʃ𝑌 2 ) − (Ʃ𝑌) 2 } Dimana: ƩX i = Jumlah data X i ƩY  = Jumlah dari Y ƩX i Y = Jumlah dari X i- Y
Ʃ𝑋 𝑖 2 = Jumlah dari 𝑋 𝑖 2
Selain warna heatmap juga memberikan nilai  numerik korelasi berupa bilangan  dengan rentang antara -1 dan 1, dimana nilai  1 menunjukan hubungan yang kuat, dan nilai 0 menunjukan hubungan yang rendah antara dua data .

## B. Python
Python  dipilih  sebagai  bahasa  pemrograman  dalam penelitian ini, karena bahasa ini mempunyai banyak library yang  memudahkan  dalam  hal  pembuatan  program  yang melibatkan  banyak  manipulasi  vektor  dan  matrik  (library keras  [14],  tensorflow  [15],  numpy  pandas  [7]),  serta tampilan  visual  berbagai  grafik  yang  menarik  dan  mudah dibaca  ( library  scikit  learn  matplotlib ,  dan  juga heatmap (library seaborn) untuk menunjukan korelasi dalam bentuk peta warna dan numerik.

## C. RMSE dan MSE
Arsitektur DL dalam penelitian ini menggunakan 1 input, 4  hidden,  dan  1  output  layer,  50  node  untuk  tiap  hidden layer, drop down = 0.2 , batch size = 32, dan jumlah nilai epoch  (e)  yang  diperlukan  untuk  melakukan  proses perulangan  pembelajaran.  Besaran  RMSE  dipergunakan untuk  mengukur  kesalahan  dalam  proses  prediksi. Tantangan  yang  dihadapi  setelah  merancang  layer  dan parameter yang diperlukan dalam DL, adalah menentukan nilai epoch (e)  agar  prediksi  menghasilkan  nilai  RMSE yang kecil. Untuk menunjukan tingkat akurasi, dipergunakan  besaran  nilai  kesalahan  RMSE (Root  Mean Square  Error) dan  MSE (Mean  Square  Error). Semakin tinggi  akurasi  yang  dihasilkan  ditunjukan  dengan  nilai RMSE  dan  MSE  yang  kecil.  RMSE  adalah  nilai  akar kuadrat  dari  MSE,  dipergunakan  untuk  mengukur kesalahan suatu model [16].
Rumus RMSE dan MSE: 𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 1 − 𝑦 1 ̂ ) 2 𝑛 𝑑𝑎𝑛  𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑦 1 − 𝑦 1 ̂ ) 2 𝑛 𝑖=1
Dimana:
𝑦 1 ̂ , 𝑦 2 ̂ , … … , 𝑦 𝑛 ̂ = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦 1 , 𝑦 2 , … … … … . , 𝑦 𝑛 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑎𝑡𝑖
(a) (b)

## Gambar 1. (a) RMSE dan (b) MSE [17]

## D. Stochastic Gradient Descent (SGD)
SGD  merupakan  sebuah  algoritma  optimasi  untuk pembelajaran  mesin  khususnya artificial  neural  network yang di  implementasikan dalam  deep learning.  Algoritma ini berfungsi untuk mendapatkan satu set model parameter pada  model  internal  yang  berkemapuan  baik  terhadap sebagian  skala  kinerja  semisal mean  squared  error serta loss logaritmik . Sifat dari algoritma ini adalah iteratif, hal ini  bermakna  bahwa  dalam  menentukan  langkah  diskrit dibutuhkan proses pencarian. Dari langkah tersebut  untuk meningkatkan model parameter [18].
Desain  kombinasi  layer  antara  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  dan  Gated  Recurrent  Unit  (GRU), dilakukan  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik [19]–[22].  Dari  hasil  kombinasi  ini  menunjukan  bahwa prediksi  dapat  lebih  ditingkatkan  untuk  setiap  data  time series saham yang dipergunakan dalam penelitian ini. Hasil dari  program  iteratif  ini  berbentuk  visual  grafik  dan numerik yang memudahkan dalam memilih nilai epoch dan desain  kombinasi  lapisan  LSTM-GRU  yang  diperlukan untuk memperoleh hasil prediksi terbaik.

## III. M ETODE

## A. LSTM – GRU
Model  awal  mesin  learnning  yang  berbasis  neural network adalah RNN (Recurrent Neural Network). Ketidak mampuan  RNN  dalam  mengkaitkan  informasi  yang panjang  [23],  menimbulkan  masalah  hilangnya  nilai gradien  (vanishing  gradient)  dalam  proses  perulangan  di neural network (back propagation neural network). Untuk mengatasi masalah ini maka dibuat suatu model baru yaitu LSTM (Long Short Term Memory). LSTM berupa cel yang
ber isi rangkaian 4 gate dan 5 fungsi  aktivasi yang cukup rumit.  Walaupun  LSTM  sukses  dalam  menyimpan informasi  yang  panjang  dan  saling  berkaitan  dengan  data sebelum  dan  sesudahnya  (data  time  series),  namun rumitnya rangkaian menjadikan LSTM memerlukan waktu proses  yang  lebih  besar.  Untuk  menyempurnakan  LSTM dirancang  suatu  model  yang  lebih  sederhana  yaitu  model GRU (Gated Recurrent Unit). GRU merupakan cel dengan kandungan 2 gate dan 3 fungsi aktivasi. Dengan gate dan fungsi aktivasi yang minim ini tentunya akan mempercepat proses  pengolahan  data  yang  umumnya  berjumlah  sangat besar.  Kemampuan  GRU  dirancang  untuk  menjadi  lebih baik  dari  LSTM  terutama  untuk  dataset  yang  jumlahnya sedikit [24]
Gambar 2. RNN , LSTM , GRU
Formula LSTM 𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) 𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) 𝐶 𝑡 =  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝑐 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 ) 𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡 𝑂 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) ℎ 𝑡 = 𝑂 𝑡 + tanh( 𝐶 𝑡 ) Formula GRU 𝑧 =  𝜎(𝑋 𝑡 𝑈 𝑧 + 𝑆 𝑡−1 𝑊 𝑧 ) 𝑟 =  𝜎(𝑋 𝑡 𝑈 𝑟 + 𝑆 𝑡−1 𝑊 𝑟 ) ℎ =  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑋 𝑡 𝑈 ℎ + (𝑆 𝑡−1 𝑜 𝑟)𝑊 ℎ ) 𝑆 𝑡 = (1 − 𝑧)𝑜 ℎ + 𝑧 𝑜 𝑆 𝑡−1

## B. Data Mentah
Sumber data 9 saham blue chip Indonesia diperoleh dari finance.yahoo.com  mulai  dari  2  Februari  2015  sampai dengan 19 Juni 2020 (tiap saham berisi 1.357 baris).

## Gambar 3. Data mentah 9 saham
Data  mentah  ini  terdiri  dari  6  fitur  kolom,  yaitu High. Low, Open, Close, Volume, Adj Close . Dari 6 fitur dipilih fitur Close yang  akan  digunakan  sebagi  dataset  untuk proses berikutnya (Gambar 3).

## C. Training dan Testing Dataset
Mesin mampu belajar dari data time series, maka dataset yang  ada  harus  dibagi  menjadi  training  dataset  berkisar 70%-80% dari keseluruhan dataset. Selanjutnya dari  hasil pembelajaran,  selanjutnya  mesin  akan  diuji  untuk memprediksi  testing  dataset  (20%-30%).    Hasil  dari prediksi  testing  dataset  akan  diukur  nilai  kesalahannya dengan  nilai  real  testing  dataset  (data  target).  Nilai kesalahan  yang  diperoleh  akan  dipergunakan  untuk memperbaiki  (update)  nilai  bobot.  Nilai  bobot  yang  baru akan dipergunakan dalam prediksi iterasi selanjutnya.
Bayaknya  data  input  yang  dipergunakan  adalah  sesuai dengan nilai time step , biasanya adalah angka 7 (1 minggu =  7  hari). Sebagai  contoh  untuk  n  dataset,  dengan  7 time step , pergeseran data input (shift) = 1, dapat dilihat dalam gambar 4.
Gambar 4. Pergeseran data input dari dataset

## D. Kombinasi Layer
Terdapat  3  layer  dalam  mesin  learning,  yaitu  input layer,  hidden  layer,  dan  output  layer.  Dalam  penelitian ini  dipergunakan  4  hidden  layer,  dengan  menggunakan kombinasi  LSTM  dan  GRU  untuk  setiap  layer.  Desain layer ini membentuk 6 model untuk setiap dataset dari 5 dataset saham (BBCA, BBRI, INDF, ASII, dan TLKM), sebagai berikut :
TABEL I D ESAIN L AYER UNTUK M ODEL 5
Hidden layer 1 2 3 4 Model 0 LSTM LSTM LSTM LSTM Model 1 GRU GRU GRU GRU Model 2 LSTM LSTM GRU GRU Model 3 GRU GRU LSTM LSTM Model 4 LSTM GRU LSTM GRU Model 5 GRU LSTM GRU LSTM
Alur  penelitian  secara  garis  besar  dapat  digambarkan sebagai berikut:
Gambar 6. Skenario penelitian
Pada gambar 7 terlihat fluktuatif dataset saham blue chip Indonesia dari 2 Februari 2015 sampai dengan 19 Juni 2020.
Gambar 7. Data 9 saham blue chip Indonesia
Dari  9  data  mentah  saham blue  chip akan  dilakukan filterisasi  dengan  menggunakan  metode  korelasi  untuk mencari  hubungan  yang  kuat  antara  data  tersebut.  Hasil korelasi  ditampilkan dalam bentuk  visual  matrik heatmap yang  mudah  dilihat  berdasarkan  tingkatan  warna  dan numerik  yang  tercantum  di  matrik  heatmap  tersebut (gambar 8).
Gambar 8. Matrik heatmap – korelasi
Dari  matrik  heatmap  dipilih  5  data  saham  dengan korelasi lebih besar sama dengan 0,5 (r >= 0,5) yaitu Bank Central  Asia  (BBCA),  Bank  Rakyat  Indonesia  (BBRI),
Astra  Indonesia  (ASII),  Indofood  (INDF),  dan  Telkom (TLKM).  Sebaran  5  data  saham  ini  juga  dapat  dilihat dengan jelas secara visual di gambar 9.
Gambar 9. Sebaran 5 data saham

## E. Pemisahan Data Trainning dan Testing
Dari  5 data saham tersebut, dilakukan pemisahan data untuk trainning sekitar 70% - 80% (986 data) dan sisanya untuk proses testing (371 data). Grafik trainning dan testing dari 5 data saham terlihat di gambar 10.
Gambar 10. Trainning dan testing dari 5 saham

## F. Karakteristik EPOCH-RMSE dengan 6 Model Layer
Nilai RMSE minimum dari 5 data saham, dengan model layer tertentu dan nilai epoch yang tepat sangat diperlukan untuk  memperoleh  prediksi  dengan  akurasi  terbaik  [25]. Dalam  penelitian  ini  juga  dibuat  program  iteratif  yang menghasilkan  grafik  yang  dapat  memperlihatkan  dan menunjukan  secara  numerik  epoch,    layer,  dan  RMSE minimum.

## Gambar 11. EPOCH-RMSE saham BBCA
Untuk  saham  BBCA  (Bank  BCA),  nilai  RMSE minimum adalah 1120.6517, epoch = 15, dan model layer 4 yaitu LSTM-GRU-LSTM-GRU.
Gambar 12. EPOCH-RMSE saham BBRI
Untuk  saham  BBRI  (Bank  BRI),  nilai  RMSE minimum adalah 110.3306, epoch = 25, dan model layer 4 yaitu LSTM-GRU-LSTM-GRU.
Gambar 13. EPOCH-RMSE saham INDF
Untuk  saham  INDF  (Indofood),  nilai  RMSE minimum adalah 156.2976, epoch = 35, dan model layer 1 yaitu GRU-GRU-GRU-GRU.
Untuk  saham  ASII  (Astra  Indonesia),  nilai  RMSE minimum adalah 134.5511, epoch = 20, dan model layer 1 yaitu GRU-GRU-GRU-GRU.
Gambar 15. EPOCH-RMSE saham TLKM
Untuk  saham  TLKM  (TELKOM),  nilai  RMSE minimum adalah 71.6578, epoch = 35, dan model layer 5 yaitu GRU-LSTM-GRU-LSTM.
IV. H ASIL P ENELITIAN
Dari gambar karakteristik Epoch vs RMSE 5 data saham, dapat  dengan  mudah  dilakukan  proses  prediksi  dengan menggunakan  nilai  parameter  epoch  yang  tepat  dan memilih  model  layer  tertentu    sehingga  diperoleh  grafik prediksi terbaik, sebagai berikut :
Gambar 16. (a) Hasil tes dan prediksi BBCA
Hasil  tes  dan  prediksi  BBCA  pada  epoch  15  menghasilkan model dengan nilai RMSE terkecil yaitu 1120,651.
Gambar 17. (b) Hasil training, tes dan prediksi BBCA
Hasil  tes  training,  tes  dan  prediksi  BBCA  jika  ingin mendapatkan nilai RMSE yang kecil harus disetting pada epoch 15.
Gambar 18. (a) Hasil tes dan prediksi BBRI
Hasil  tes  dan  prediksi  BBRI  pada  epoch  25  menghasilkan model dengan nilai RMSE terkecil yaitu 110,330.
Gambar 19. (b) Hasil training, tes dan prediksi BBRI
Hasil  training,  tes  dan  prediksi  BBRI  dapat  disetting  pada epoch 25 untuk mendapatkan hasil RMSE terkecil.
Gambar 20. (a) Hasil tes dan prediksi INDF
Hasil tes dan prediksi INDF mendapatkan nilai RMSE terkecil 156,297 pada epoch ke 35.
Gambar 21. (b) Hasil training, tes dan prediksi INDF
Hasil training, tes dan prediksi INDF dapat mendapatkan hasil terbaik di epoch 35 dengan nilai RMSE 156,297.
Gambar 22. (a) Hasil tes dan prediksi ASII
Hasil tes dan prediksi ASII mendapatkan hasil RMSE 134,551 pada epoch 20.
Gambar 23. (b) Hasil training, tes dan prediksi ASII
Hasil  training,  tes  dan  prediksi  ASII  pada  epoch  20 mendapatkan RMSE terkecil yaitu 134,551.
Gambar 24. (a) Hasil tes dan prediksi TLKM
Hasil  tes  dan  prediksi  TLKM  pada  epoch  35  menghasilkan nilai RMSE 71,657.
Gambar 25. (b) Hasil training, tes dan prediksi TLKM
Hasil  training,  tes  dan  prediksi  TLKM  mendapatkan  nilai RMSE terkecil 71,657 pada epoch 35.

## V. K ESIMPULAN
1. Saham  BBCA  dengan  nilai  RMSE  terkecil  yaitu 1120,651,  epoch  =  15,  ada  dalam  empat  susunan hidden  layer  sebagai  berikut  LSTM,  GRU,  LSTM,
GRU. 2. Saham  BBRI,  nilai  RMSE  terkecil  yaitu  110,331, epoch  =  25,  ada  dalam  empat  susunan  hidden  layer sebagai berikut LSTM, GRU, LSTM, GRU
3. Saham  INDF  nilai  RMSE  terkecil  yaitu  156,297, epoch  =  35,  ada  dalam  empat  susunan  hidden  layer sebagai berikut GRU, GRU, GRU, GRU.
4. Saham  ASII  dengan  nilai  RMSE  terkecil  yaitu 134,551,  epoch  =  20,  ada  dalam  empat  susunan hidden layer sebagai berikut GRU, GRU, GRU, GRU.
5. Saham  TLKM,  dengan  nilai  RMSE  terkecil  yaitu 71,658, epoch = 35 ada dalam empat susunan hidden layer sebagai berikut GRU, LSTM, GRU, LSTM.

## R EFERENSI
[1] A. C. Waluyo and M. T. Parasetya, “Pengaruh Manajemen Laba Terhadap Tingkat Oversubscription Pada Umkm Yang Melakukan Initial Public Offering Di Bursa Efek …,” Diponegoro J. … , vol.
10, pp. 1–10, 2021.
[2] A. Fernandez-perez, A. Gilbert, I. Indriawan, and  N. H. Nguyen, “COVID-19  pandemic  and  stock  market  response :  A  culture effect,” no. January, 2021.
[3] F.  J.  Contractor,  “The  world  economy  will  need  even  more globalization in the post-pandemic 2021 decade,” J. Int. Bus. Stud. , 2021.
[4] B. S. dan A. Fauzi, “IHSG Sempat Anjlok ke Level Paling Rendah,” Suara.com , 2020. [Online]. Available: https://www.suara.com/bisnis/2020/04/24/134110/gegara-corona- bos-bei-ihsg-sempat-anjlok-ke-level-paling-rendah. [Accessed: 18-Jan-2021]. [5]
Tri Putra, “5 Saham Blue Chip Ini Tahan Kejatuhan IHSG,” 2020.
[Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/market/20200626153809-17- 168348/terima-kasih-5-saham-blue-chip-ini-tahan-kejatuhan-ihsg. [Accessed: 18-Jan-2021].
[6] W.  Hastomo  and  A.  Satyo,  “Kemampuan  Long  Short  Term Memory Machine,” vol. 4, no. September, pp. 229–236, 2020.
[7] W. Hastomo and A. Satyo, “Long Short Term Memory Machine Learning Untuk Memprediksi Akurasi Nilai Tukar IDR Terhadap USD,” vol. 3, 2019.
[8] E.  Islam,  M.  S.,  &  Hossain,  “Foreign  exchange  currency  rate prediction  using  a  GRU-LSTM  Hybrid  Network,” Soft  Comput. Lett. , vol. 100009, 2020.
[9] N.  Patel,  M.  M.,  Tanwar,  S.,  Gupta,  R.,  &  Kumar,  “A  deep learning-based  cryptocurrency  price  prediction  scheme  for financial institutions,” J. Inf. Secur. Appl. , vol. 55, p. 102583, 2020.
[10]  M.  A.  T.  Appati,  J.  K.,  Denwar,  I.  W.,  Owusu,  E.,  &  Soli, “Construction  of  an  ensemble  scheme  for  stock  price  prediction using deep learning techniques,” Int. J. Intell. Inf. Technol. , vol. 17, no. 2, pp. 72–95, 2021.
[11]  L.  M.  Rasdi  Rere,  M.  I.  Fanany,  and  A.  M.  Arymurthy, “Metaheuristic  Algorithms  for  Convolution  Neural  Network,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2016, 2016.
[12]  V.  Ayumi,  L.  M.  R.  Rere,  M.  I.  Fanany,  and  A.  M.  Arymurthy, “Optimization  of  convolutional  neural  network  using microcanonical annealing algorithm,” 2016 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2016 , pp. 506–511, 2017.
[13]  K. Pearson, “Notes on Regression and Inheritance in the Case of Two Parents Proceedings of the Royal Society of London,” vol. 58,
pp. 240–242, 2015.
[14] R. Conlin, K. Erickson, J. Abbate, and E. Kolemen, “Keras2c:  A library  for  converting  Keras  neural  networks  to  real-time compatible C,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 100, 2021.
[15] E.  Sutanto,  H.  Abror,  Y.  Gita,  Y.  Yhuwana,  and  M.  Aziz,  “T HRESHOLD  V  OLTAGE  FOR  D  IGITAL  R  ESIDUAL  C URRENT C IRCUIT,” 2021.
[16] L.  J.  Tashman,  “Out-of-sample  tests  of  forecasting accuracy: An analysis and review,” Int. J. Forecast. , vol. 16, no. 4, pp. 437–450, 2000.
[17] P. Waldmann, G. Mészáros, B. Gredler, C. Fuerst, and J. Sölkner, “Evaluation  of  the  lasso  and  the  elastic  net  in  genome-wide association studies,” Front. Genet. , vol. 4, no. DEC, 2013.
[18] W.  Hastomo,  A.  S.  Bayangkari  Karno,  N.  Kalbuana,  A. Meiriki, and Sutarno, “Characteristic Parameters of Epoch Deep Learning to  Predict  Covid-19  Data  in  Indonesia,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1933, no. 1, p. 012050, 2021.
[19] P. W. Khan, Y. C. Byun, and N.  Park, “IoT-blockchain enabled optimized provenance system for food industry 4.0 using advanced deep learning,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  20,  no.  10,  pp.  1–24, 2020.
[20] L. Liu, R. C. Chen, and S. Zhu, “Impacts of weather on short-term metro  passenger  flow  forecasting  using  a  deep  LSTM  neural network,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 8, 2020.
[21] X. Li, C. Wang, X. Huang, and Y. Nie, “A GRU-based Mixture Density Network for Data-Driven Dynamic Stochastic Programming,” pp. 1–11, 2020.
[22] C.  Bai,  “AGA-LSTM:  An  Optimized  LSTM  Neural  Network Model Based on Adaptive Genetic Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1570, p. 012011, 2020.
[23] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput. , vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997.
[24] J.  Chung,  C.  Gulcehre,  K.  Cho,  and  Y.  Bengio,  “Empirical Evaluation  of  Gated  Recurrent  Neural  Networks  on  Sequence Modeling,” pp. 1–9, 2014.
[25] A.  S.  B.  Karno,  W.  Hastomo,  &  Arif,  D.,  and  E.  S.  Moreta,
“Optimasi Portofolio Dan Prediksi
Cryptocurrency Menggunakandeep  Learning  Dalam  Bahasa  Python,”  vol.  4,  no. September, 2020.